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基于混合马尔科夫树模型的ICS异常检测方法研究

致谢第7-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第一章 绪论第15-20页
    1.1 研究背景与意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-18页
    1.3 论文研究内容第18页
    1.4 论文结构安排第18-20页
第二章 语义攻击与异常检测方法总体设计第20-26页
    2.1 语义攻击第20-21页
        2.1.1 简单语义攻击第20页
        2.1.2 复杂语义攻击第20-21页
    2.2 异常检测方法整体架构第21-23页
    2.3 模型构建流程第23-24页
    2.4 异常检测机制第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第三章 基于混合马尔科夫树模型的异常检测方法设计第26-37页
    3.1 状态转移图构建第26-30页
        3.1.1 基于Modbus协议的状态事件定义第26-28页
        3.1.2 转移图构建算法设计第28-30页
    3.2 混合马尔科夫树构建第30-33页
        3.2.1 树骨架构建算法设计第30-33页
        3.2.2 转移概率/时间间隔均值统计第33页
    3.3 检测预处理第33-34页
    3.4 最大匹配追踪异常检测算法设计第34-35页
    3.5 基于统计特征的异常检测分析第35-36页
    3.6 本章小结第36-37页
第四章 异常检测方法优化与改进第37-43页
    4.1 指令与数据相结合的状态事件定义第37-39页
    4.2 去噪剪枝策略设计第39-40页
    4.3 基于权重的异常报警优化策略设计第40-41页
        4.3.1 重要状态定义第40-41页
        4.3.2 异常危险系数评估第41页
    4.4 本章小结第41-43页
第五章 模型验证与分析第43-55页
    5.1 基于仿真环境的模型验证分析第43-47页
        5.1.1 数据提取第44-45页
        5.1.2 模型训练第45页
        5.1.3 模拟攻击与异常检测第45-46页
        5.1.4 模型对比分析第46-47页
    5.2 基于水处理测试床的模型评估第47-54页
        5.2.1 数据提取第48页
        5.2.2 模拟攻击与影响第48-50页
        5.2.3 误报率评估第50-51页
        5.2.4 漏报率评估第51-54页
    5.3 本章小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-57页
    6.1 工作总结第55页
    6.2 工作展望第55-57页
参考文献第57-60页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第60-61页

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